题外话：最近看到一个新理论，每一次对一个新产品，究竟要采访多少个用户，才能得到有效数据？
答案是：用户调查，五个就好。调查5个用户就可以发现85%的问题，再继续也只是为了剩余的15%的问题，与其这样还不如花时间先解决85%的问题。（你同意吗？）
本次整理原因：因为评论里面有很多用户真实的问题，以前没整理过，试试~
备注：因不同设备用户体验需要分类处理，为保证数据的严谨性本次分析仅选取IOS用户近3个月的点评数据。数据分析仅供参考。（优先级由P0-P7依次降低）
一、好评数据分析
1、我们来看一下用户好评的分类，如图1-1所示；（该数据的可参考性前提：该数据为真实用户数据，非刷评论。）
总数据量：687条；
二、差评数据分析
2.1用户差评问题汇总
1、差评分类及排序
数据来源：近3个月App Store数据，共123条；
①虚假营销
②发货慢
③产品用户体验不好
④物流慢
⑤客服服务差
⑥商品质量不好
⑦适配问题
⑧商品太贵
差评比例如图2-1所示，下文将按照比例从高到底依次分析：
2.2 Top1 虚假营销数据分析
虚假营销反馈出现问题的地方主要集中在以下三个方面：
（1）短信虚假营销：集中在短信提到（新人礼包、免费领取、优惠券赠送）但下载之后发现并没有此种优惠，用户感觉到气愤。
（2）第三方平台活动营销
（3）活动节日APP、网站领券优惠：
小结：由上反馈分类可看出，出现问题的关键点在于“用户感受到了欺骗”。
我们可以猜想一下严选为什么要这么做？当然是因为想吸引用户来买东西嘛；初衷是好的，也成功的做到了提升产品的“注册量、浏览量”，从数据上来看这个营销活动是有达到某些KPI数值的。但最关键是成交转化率到底有没有做到呢？很显然，没有，用户感受到了欺骗啊，你把我当猴耍我再也不要信任你了。信任感一旦崩塌就很难再树立起来，其实这是一个很严重的问题。
虚假影响问题优先级：P0，难度中；解决建议如下：
（1）新人注册礼包
*满足条件（指定商品可使用，例如：利润>=标价-优惠金额+邮费）；
无门槛优惠券10元
满99-20
满199-50
满599-200
满999-300
.....
（2）特惠赠送商品
*满足条件（指定商品，例如：利润-商品金额+邮费<=本次活动单品补贴金额）
（3）活动后商品降价用户要求补差价
这是很忌讳的事情，建议尽量避免，如果发生我觉得可以补差价！
通过赠送优惠券的方式
2.3 Top2 售后服务差（客服：物流：发货=10：11：17）
1、线上产品的售后其实是从用户付款之后就发生了，大致在什么阶段会产生售后？我这边简单的画了一个流程图（图2-2）仅供参考；
我们可以看出大致会在：商家未发货、已发货用户未收到、退货 这三个阶段会发生高频的售后；
那么，我们现在来看一下具体的评论（仅提供标志性评论）：
小结：由上可看出我们应该在“发货速度、物流选择、退换货流程、客服培训”这几方面入口改善售后服务
售后一直是一个很难的问题，但这却是让用户成为忠实用户的重要条件之一。我记得有一个国外的电商网站我不记得是什么了，但我记得他做了一件事情，就是全天24小时都提供客服服务；并且他的客服服务不是根据回复客户的数量和简单的客户反馈好评差评来考核客服，而是根据每月的通话时长来考核。宗旨是把客户当做朋友来对待，而不只是客人，当然他的反响也是非常好。
售后服务影响优先级P1，难度高；解决建议如下：
（1）发货速度慢
优化发货流程及环节，这个需要走访线下后才能提出实际可行的解决办法。（暂时无法提出详细解决方案）
（2）物流慢
物流其实很大程度不是有严选决定的，但我严选可以根据不同地区选择适合的物流应该分派；（因为每个物流公司在不同地区的服务是存在差异的，这和物流公司的仓库布点有关，可以做一定的调研后进行改善）
（3）退换货流程优化
很抱歉我没有在严选买过东西，未使用过退货流程，以下仅为建议流程；具体流程需根据现有情况进行分析调整；
（4）客服培训
A：制作培训教材，新人需培训后才可入职；
B：让客服每周输出高频问题，我们分析后给出标准答案并制定成问题库；
C：定期让产品经理体验一周客服；
2.4 Top3 产品体验不好（功能及交互）
产品体验不好主要集中在以下几点：
（1）登录注册太麻烦；
（2）商品尺码及分类不清晰；
（3）第三方应用点击链接时，必须下载APP才能使用；
（4）差评不显示；
（5）不能适配IPAD；
（6）覆盖更新有BUG，更新后应用打不开；
评论列举如下：
2.4 其他（商品质量不好，贵）
评论列表如下：
